基于PSR模型的西藏旅游生态安全分析

余正军，杨梦妮，韩朝阳

（西藏民族大学管理学院 陕西咸阳 712082）

引 言

旅游业虽被称为“无烟产业”[1]，但本质上是一种消费活动，其对生态环境的负面效应正逐步呈现且日趋加重[2]。第75 届联合国大会上，为应对生态问题的加剧，我国提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”的“双碳”目标[3]。西藏是全球气候调节器以及重要的国家生态安全屏障，保护好西藏的生态环境，不仅事关西藏可持续发展，也影响着国家生态文明建设。旅游业是西藏经济发展的重要引擎[4]，旅游发展过程中注重环境生态保护，是西藏旅游业可持续发展的必然选择。

旅游生态安全是生态安全研究的重要内容。近年来，一部分国内外学者深耕于此领域，开展了大量卓有成效的研究。国外学者对旅游生态安全的研究主要围绕旅游开发与旅游活动的影响[5]、旅游环境容量[6]、旅游承载力[7]以及环境保护与管理[8]等内容展开。国内学者对于旅游生态安全的研究起步较晚，相关学者主要从省、市等行政区域角度，或海岛型、滨海型旅游景区角度对区域旅游生态安全进行评价研究，研究成果主要集中在评价体系和研究方法层面。如，李淑娟等利用PSR模型对滨海湿地生态系统进行安全评价研究[9]，郑永贤利用结构方程模型构建由制度环境、监管与建设行为、干扰行为以及安全状态构成的旅游生态安全IRDS概念模型及其评测指标体系[10]。在研究方法上，国内学者主要采用生态足迹法、结构方程法、综合指数法、突变级数法、遥感与地理信息技术、ANP法和模糊Topsis 模型以及景观格局分析等方法，如林东利用生态足迹的方法，构建了海岛型景区旅游生态安全评价模型[11]。

关于西藏的生态安全研究，已经有众多学者深入其中，且取得了丰硕的研究成果。但具体到西藏的旅游生态安全研究，仅有个别学者进行了探索。如张燕华等[12]对西藏旅游生态承载力，构建预警系统，对指标模块、权重、评价系统、警戒区模块和应对措施进行系统分析，以大昭寺景区为案例地进行旅游生态安全研究；黄丽英等[13]在产权理论、利益相关者理论和博弈理论的基础上，构建起西藏旅游生态安全管理机制，从管理主体的角度分析机制及其内涵，提出相关政策建议；章杰宽[14]运用系统动力学建模软件，对西藏旅游进行了仿真模拟，提出西藏旅游应该兼顾环境、基础设施投资、专业人才培养等重点要素。可见，对于西藏的旅游生态安全研究，相关学者主要从理论或概念模型层面给予了关注，运用模型方法对西藏整体进行旅游生态安全评价尚未出现。本文基于PSR 模型来分析西藏的旅游生态安全，将是对西藏旅游生态安全研究内容及方法的重要补充，对于揭示西藏的旅游生态安全现状及变化过程，并提出有针对性的旅游生态安全保护对策等都具有重要意义。

一、旅游生态安全及PSR模型

（一）旅游生态安全的内涵

旅游生态安全的概念是由生态安全衍生而来。生态安全是指生态系统的健康和完整情况，是人类在生产、生活和健康等方面不受生态破坏与环境污染等影响的保障程度，包括饮用水与食物安全、空气质量与绿色环境等基本要素[15]。健康的生态系统是稳定的和可持续的，在时间上能够维持它的组织结构和自我运转，以及保持对威胁的恢复力[16]。反之，不健康的生态系统，是功能不完全或不正常的生态系统，其安全状况则处于受威胁之中。由此，可以认为旅游生态安全具有两层内涵：第一，旅游目的地生态系统是基于经济、社会以及生态等层面上的稳定，且能维持自身结构完整和功能健全，生态环境和资源良性互动处在一种无威胁、无风险的状态；第二，旅游目的地在维持自身正常运转的同时，还要能够为当地的旅游提供所需的资源和服务，促进旅游业的可持续发展。

（二）PSR模型的内涵及原理

PSR模型中的P（压力）是指对生态环境造成影响的人类的经济活动、社会活动，如资源的消耗、各产业部门因维持产业运转所产生的废物排放等；S（状态）是指因人类的经济活动和社会活动对生态环境造成的影响，即生态环境的变化与目前的状态；R（响应）是对生态环境造成影响以后人类所采取的经济方面、管理方面等的响应对策。该模型可以结合数学进行分析，有较强的科学性和可操作性，数理分析过程容易理解，易于上手；同时其中的指标确定可以结合西藏当地生态脆弱、旅游业占比高的特点，进行评价指标调整。该模型的研究过程如图1所示：

图1：PSR 模型研究过程示意图（来源：根据PSR 模型涵义自绘）

根据目的地的发展实际，从压力、状态、响应三个方面选取指标体系，对每个指标进行量化并获取相应的权重，计算出旅游生态安全的综合值，从而最终判断出目的地旅游生态安全的状态。

二、PSR模型指标体系及数据来源

（一）指标确定

借助PSR 模型对旅游生态安全进行研究已经有了一定的前期成果，学者们从压力、状态、响应三个方面构建指标体系，选取能够反映目的地实际情况的指标因子，从而判断出旅游生态安全的状态。本研究采用的PSR模型如表1。

本评价模型包括准则层和指标层。准则层由压力（P）、状态（S）、响应（R）三个系统构成，指标层为具体可度量指标。该指标体系的选取主要涉及经济、社会以及生态三个层面，在借鉴相关学者[17]研究的基础上，依据指标选取的科学性、合理性以及数据的可获得性原则，并结合西藏生态脆弱、旅游业为主导产业的特点，甄选出22 个具体可度量指标构建西藏旅游生态安全评价指标体系。

指标体系主要来源两个方面：①高频指标：在中国知网搜索旅游生态安全主题文章，共156 篇，对相关文献[11，18-24]进行旅游生态安全指标整理归纳，选取高频指标；②调整指标：由于西藏生态脆弱，参考《西藏统计年鉴》增加可获取的生态指标“城市建成区绿化率”“人均公园绿地面积”，提高旅游生态安全等级评判标准。

“压力”选取旅游人数和收入增长率的变化以及污染物排放量是否有明显变化，来体现旅游活动在社会、经济层面的变化对生态环境的影响；“状态”则选取经济指标（旅游收入、旅游经济密度、饭店数量）和生态指标（城市建成区绿化率、人均公园绿地面积、森林覆盖率）的数值来体现旅游业生产消费活动造成的结果；“响应”主要是人们在旅游目的地面对生态环境压力时所做出的反映，针对面临的问题所采取的对策。基于此，选取旅游收入比重、在校大学生数以及垃圾清运量等指标来反映政府及社会组织所采取的措施是否有利于推动旅游产业的发展。

表1：西藏自治区旅游生态安全PSR评价模型

如表1所示，“+”表示正向指标，即指标数值越大对旅游生态安全越有利；“-”表示负向指标，即指标数值越小对旅游生态安全越有利。

（二）数据来源

本研究选取2006-2020 年为研究期，探究自青藏铁路建成以来西藏旅游生态安全时间变化趋势。研究数据主要来源于2006-2020 年的《中国统计年鉴》《西藏统计年鉴》《西藏自治区国民经济和社会发展统计公报》。其中，西藏的旅游收入、第三产业收入、星级饭店以及游客数量等数据来源于《西藏统计年鉴》和《西藏自治区国民经济和社会发展统计公报》，废水排放量、人口密度、森林覆盖率、人均公园绿地面积以及生活垃圾清运量等数据来源于《中国统计年鉴》。由于区域内部各地市的数据获取难度较大，所有数据仅为自治区整体数据。

三、数据分析

（一）指标权重确定

本文主要采用熵权法，该方法基于原始数据的客观真实特性来确定权重，步骤为将不同性质指标的统计数据先进行标准化处理，使得数据消除正负属性差异；然后，计算各年份在各指标下的比重；最后利用信息熵（根据信息论中定义，用以表示信息的不确定程度）来反推确定权重，从而得出西藏自治区2006-2020 年历年的压力层指标、状态层指标、响应层指标以及综合指标数据，进而分析波动存在的原因。计算具体过程如下所示：

1、指标归一化

本文评价对象为西藏（2006-2020 年的所有数据），由于采用指标性质不一致，需要把所有评价体系数据进行指标性质同一化，其极值范围为西藏各指标数据最小与最大值之间。具体操作如下：

式中：Xij为第i年j指标实际值经过归一化计算后的标准值，Cij为该指标在未经过归一化前的地区实际值，Max为评价指标最大值，Min是其最小值。

2、计算各指标在各年份下的比值

即第j项指标在第i年中占该指标的比重，目的是为了计算该指标的变异大小。

3、计算各指标的信息熵

根据信息论中信息熵的定义，一组数据的信息熵计算如下：

根据上述公式，计算西藏自治区PSR模型信息熵结果如表2所示。

表2：西藏自治区旅游生态安全PSR评价模型信息熵及权重

4、计算各指标权重

通过计算信息冗余度来确定权重，步骤如下：

得出指标权重结果如表2所示。

5、综合指数法

综合指数法是一种运用广泛的综合评价法，其基本思想是根据评价目标对影响客观事物的因素进行分解，构建指标评价体系，并在评价指标进行标准化处理的基础上确定其权重系数，最后进行综合评价得到综合评价值。该方法操作便利、条理清晰，在熵权法确定权重后进行计算，便于探究多因素指标相互影响下对旅游生态安全的作用。计算方法为：

其中Pij为第j列指标因子下第i个研究对象的指标值比重，wi为第j列指标的熵权。综合指数取值区间为[0，1]，值越大，说明所对应的旅游生态安全等级越高。得到各年份下的准则层指数综合指数。经过计算得到结果如表3所示。

表3：西藏自治区旅游生态安全综合指标数值

（二）数据结果分析

图2 显示了2006-2020 年西藏旅游生态安全的综合指数变化情况，综合指数位于0 ～1 之内，其数值越小表明压力越大、状态和响应越差。总体上在15 年间旅游生态安全方面有了显著提升，但其过程并不是稳定持续的。2006-2007 年、2008-2009 年有较为明显的下滑，2012-2013 年、2015-2016年有轻微波动。

图2：2006-2020年旅游生态安全PSR模型综合指标趋势

图2 中反映了15 年间西藏旅游生态安全PSR模型中压力指标、状态指标以及响应指标的变化趋势，三条指标的总体增减量变化不大。“压力层”从2006 年的0.2757 增加到2020 年的0.3942，增加了0.1185；“状态层”从2006 年的0.1237 增加到2020年的0.1811，增加了0.0574；“响应层”从2006 年的0.1205 降低到2020 年的0.1144，减少了0.0061。压力指数反映的是10 个压力指标的综合影响，正向指标权重越大，说明旅游活动对生态安全的压力越大；负向指标权重越小，压力越大。近年来西藏依然面对经济发展与保护环境之间矛盾的问题。结合研究区的实际情况进行分析，2006-2020 年，自治区为提高进藏旅游人数做出了很大努力，通过“冬游西藏”大力推进冬季旅游人数的增长，并取得了一定的效果。同时加大旅游基础设施建设，整顿旅游市场，结合不同区域生态环境的功能特征进行分区控制，科学划定生态保护红线。但由于西藏生态环境非常脆弱，具有不稳定性和敏感性的特点，导致旅游生态安全并不稳定。例如，2007 年、2009年这两年间压力指数的大幅度下降表明旅游业对西藏生态环境的压力降低，旅游活动对当地的旅游生态安全的影响稍有缓和。主要表现在压力层中经济方面这几个负向指标数值的下降同时环境方面数值的降低，即每万元旅游收入所承载的环境消耗在减少。虽然2006 年青藏铁路的开通增加了旅游环境的压力，但由于可达性提高有利于旅游业的发展，致使旅游收入增长率推动当地旅游基础设施、居民对发展旅游的支持度等均有提升；同时青藏铁路在生态安全方面并不是一味地开发，在其建设过程中，为有效保护生态环境，在全国首次实行了全线环保监管制度，用于环保工程的投资占到了青藏铁路总投资的4.7%，这使得西藏的旅游生态安全并未因旅游产业的快速发展而受到较大影响。而2008 年则是由于受到了特殊的政治事件的影响，致使旅游人数迅速减少，旅游收入降低，则人类旅游活动的减少一定程度缓解生态环境的压力。

状态指数反映的是7 个旅游生态状态指标的综合影响，正向指标权重越大、负向指标权重越小，其表示旅游生态越安全。由于研究区的生态脆弱性，旅游生态状态指数波动大，较为敏感。总体而言，2006-2020 年间，通过降低旅游经济密度以及加强环境保护力度，进一步缓解旅游活动给生态环境带来的压力是实现自治区生态保护和高质量发展的重要环节。同样2006-2007、2008-2009 这两年间出现了生态安全状态的恶化，影响状态指数下降的主要原因在于“城市建成区绿化率”“人均公园绿地面积”两个正向指标数值在下滑，旅游人数这个“负向指标”数值的增加。2007—2008 年曲线走势向上主要是得益于“星级饭店数量”“旅游经济密度”2 个负向指标数量减少，“城市建成区绿化率”1个正向指标的增加，“十一五”期间，国家在西藏率先启动了草原生态保护奖励机制试点，建立了森林生态效益补偿制度，自治区1.5 亿多亩公益林全部纳入补偿范围，实行以农房改造、农牧民定居和扶贫搬迁为重点的农牧民安居工程，在一定程度上放缓了植被、绿地覆盖率的破坏速度。

响应指数反映的是5 个指标的综合影响，正向指标权重越大、负向指标权重越小，其政府与相关组织在旅游生态安全方面作出的响应政策越积极。相应的指标中可以看到旅游收入占GDP 比重、第三产业占GDP 比重、人均旅游收入、生活垃圾清运量（万吨）、在校大学生数（万人）等指标的变化。旅游业收入在自治区的GDP 比重中仍占据重要地位，但旅游资源利用结构较为粗放。同样在2006-2007、2008-2009 这两年间，指标体系中“生活垃圾清运量”的波动导致了响应指数在2006-2009 年间有两次明显的下降。第一次明显的下降是由于2006 年游客“井喷式”增长带来的垃圾增长量达到顶峰，随着热度减退，其清运量也在减少，第二次则是2008 年的特殊事件影响游客数量减少，垃圾清运量也随之减少。

（三）西藏自治区旅游生态安全等级分析

为深入探究该区域生态安全等级，在参考相关研究[10，19]的基础上，对西藏旅游生态安全PSR 综合指数进行分级处理，将其指数总体分3 个等级：[0，0.45]为第一等级代表“不安全”，其旅游生态安全处于预警的状况中；(0.45，0.55]为第二等级代表“临界安全”，其旅游生态安全处于临界的状况中；(0.55，1]为第三等级代表“安全”，其旅游生态安全处于理想的状况中。生态安全预警是生态安全研究的重要内容，预警是针对可预测的潜在危险或者危机提前发出信息警报。区域生态安全不是一成不变的，需要结合生态安全的变化趋势才能达到预期结果[10]。2006-2020年间旅游生态安全连续年份分析结果图3所示。

图3：2006—2020年西藏自治区综合指数年份分布

上述分析可得，在此15 年间西藏自治区旅游生态安全动态等级变化总体区间为“临界安全”和“安全”，个别年份存在“不安全”的状态，但大部分年份是较为安全的。图3 显示，15 年间，西藏自治区旅游生态安全状态正在持续性向好，[0，0.45]所代表的旅游生态安全状态“不安全”的仅有3 个年份，(0.45，0.55]所代表的旅游生态安全状态“临界安全”的有7 个年份，(0.55，1]所代表的旅游生态安全状态“安全”的有5 个年份。即西藏自治区的旅游生态大体上是较安全的，可以分为两个部分：

第一阶段为2006-2010 年，在此期间，旅游生态安全起伏较大，2006 年、2008 年经历两次下跌。这是由于2006 年开始，游客数量的激增已然超过当地政府的常态化应对措施，紧接着的政治事件，游客增长率、旅游收入都出现了负增长，旅游业收入占GDP 比重仅为5.70%，这在一定程度上说明旅游经济发展对于生态安全起着重要的作用。

第二阶段为2011-2020 年，旅游生态安全相比第一阶段较为平稳，且持续增长，旅游生态安全指数从0.43上升到0.69，此期间西藏自治区的旅游生态安全等级一直保持在“临界安全”的水平之上。原因主要有以下几个方面：第一，从国家宏观层面来看，国家及各级政府逐渐重视对自治区生态文明建设。2011 年中央第五次西藏工作座谈会提到“生态和发展矛盾日益显现，生态安全形势依然严峻”，提出建设“世界旅游目的地”以及“重要的生态安全屏障”的目标；2015 年中央第六次西藏工作座谈会提到“要突出抓好特色旅游产业、基础设施、生态环保三项重点”，提出“打造我国面向南亚开放的重要通道”和“筑牢国家生态安全屏障”；2020 年中央第七次西藏工作座谈会提到“保护好青藏高原生态就是对中华民族生存和发展的最大贡献，要把生态文明建设摆在更加突出的位置”，提出“打造全国乃至国际生态文明高地”。与此同时，国家和自治区政府相继出台《青藏高原生态文明建设状况（白皮书）》《西藏自治区环境保护条例》《西藏自治区生态环境保护监督管理办法》等政策条例。第二，从市场微观层面来看，旅游业的各方供给企业都在加强生态文明建设的力度。景区合理规划、增强员工和游客环保意识以及企业生态补偿等等措施，有效地改善了旅游生产消费活动对生态环境的负面作用，促进自治区旅游生态安全有序良性循环。

四、讨 论

通过压力—状态—响应旅游生态安全评价指标体系，以西藏自治区的旅游生态安全为例，通过官方统计年鉴获取2006年到2020年十五年的面板数据，运用熵权法、综合指数法对各个指标进行权重赋值，进一步作定性和定量评价，判断其是否处在安全状态。同时，对西藏旅游生态安全出现的问题和波动进行原因探究，理论上对西藏旅游生态安全研究体系进行了补充，实践上可以为西藏旅游业的后续政策响应提供参考和借鉴。从时间演变的方面来看，西藏自治区生态安全压力指数（P）从2006 年的0.2757 增加到2020 年的0.3942，增加了0.1185，幅度有小幅提升，过程有略微震荡，但总体变化平稳上升，即西藏旅游生态压力在增加。生态安全状态指数（S）从2006 年的0.1237 增加到2020年的0.1811，增加了0.0574，上升趋势与压力指数整体保持一致，上升趋势明显具有波动性，即西藏旅游生态状态在波动恶化。生态安全响应指数（R）也 由 从2006 年 的0.1205 降 低 到2020 年 的0.1144，减少了0.0061，虽整体看响应程度在降低，但2009-2019年期间稳定增长，从2009年的0.0423增加到2019 年的0.1659，即西藏旅游生态安全响应较为积极。在预警等级划分上，西藏自治区旅游生态安全综合指数在相关研究的基础上进行标准划分，2006 年—2020 年15 年间，总体呈现“临界安全”及其以上的状态，个别年份由于生态压力指数增大、响应指数减小，自治区旅游生态安全出现“不安全”状态。

从具体指标分析，游客量增大会增加旅游生态的压力，而旅游收入的增加会降低旅游生态的压力，这看似一对矛盾，实际上是要求自治区政府要在旅游产品上有更大的突破，即不能以人数的增加来提升旅游收入，而应以提升人均旅游消费水平来增加旅游收入，这就要求必须提升旅游产品的吸引力，增加游客在西藏的停留时间；旅游基础设施的建设，如公园、旅游垃圾处理站等能有效改善旅游环境，有利于旅游生态安全指数的增长，必须继续加大对旅游基础设施建设的投入力度；再者，旅游生态安全还有赖于居民和游客的旅游生态安全意识，即要充分意识到旅游环境的重要性，在旅游开发、旅游活动开展等过程中，都必须树立生态意识。

本研究也存在一些需要进一步提升的空间。首先，在数据获取方面，对于“森林覆盖率”等指标可以考虑应用遥感影像类更客观的数据；其次，在指标选取方面，也可以结合西藏的地域特点及生产力水平、生产生活方式等进行进一步优化；再次，在分析尺度方面，后续的研究范围可以缩小到市域、甚至是县域尺度，这样具有更强的现实意义和针对性；同时根据不同尺度匹配不同的评价模型，也是今后研究的重点。